已有excel数据集，已知y＝0.0011＋0.7933*x1＋0.2098*x2-0.3733*x3＋0.2201*x4-0.0817*xt-0.399*x6-0.1477*x7，怎么画残差频率正态直方图，python代码

对于给定的多项式表达式，我们可以将其转换为线性形式以便使用Python中的线性回归库。这个函数看起来像一个多变量线性模型，我们可以假设它已经被整理成类似的形式，其中每个x_i对应模型中的一个系数。让我们用numpy来处理这个问题：

首先，我们需要导入所需的库，并假设数据已经保存在Excel文件中，列名为x1到x7，目标变量为y。接下来，我们将展示如何计算残差并绘制正态分布直方图。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 假设列名分别为'x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7'
X = df[['x1', 'x2', 'x3', 'x4', 'x5', 'x6', 'x7']].values
y = df['y'].values

# 创建线性回归模型并设置常数项（因为给的公式里有y的常数项）
# 我们需要手动添加一个全1列作为截距项
X = np.column_stack([np.ones(len(X)), X])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测值
y_pred = model.predict(X)

# 计算残差
residuals = y - y_pred

# 使用numpy的linalg.norm计算标准化残差（标准正态分布）
standardized_residuals = (residuals - np.mean(residuals)) / np.std(residuals)

# 绘制残差频率正态直方图
hist, edges = np.histogram(standardized_residuals, bins=20, density=True)
pdf = norm.pdf(edges[:-1], scale=1, loc=0)  # 使用norm函数创建PDF

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(edges[:-1], pdf, label='理论正态分布')
ax.bar(edges[:-1], hist, width=(edges[1] - edges[0]), align='edge', alpha=0.5, label='残差分布')
ax.set_xlabel('标准化残差')
ax.set_ylabel('频率')
ax.legend()
ax.grid(True)
plt.title("残差频率正态分布")
plt.show()